Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Produkt
Funktionen der Software · Schritte endlicher Markov-Verteilungen
01
Halte Anfangsvektor und Übergangszeilen zusammen, um die Erhaltung der Wahrscheinlichkeitsmasse während der Iteration zu prüfen.
Projekt
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Änderungen
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
Schritte endlicher Markov-Verteilungen
● ● ●StepMaranta●
Arbeitsabläufe · Schritte endlicher Markov-Verteilungen ×
from math import fsum, isfinite
def markov_steps(initial, matrix, steps):
if type(initial) is not list or not 1 <= len(initial) <= 8:
raise ValueError("state count")
n = len(initial)
if type(matrix) is not list or len(matrix) != n or any(
type(row) is not list or len(row) != n for row in matrix):
raise ValueError("square matrix")
rows = [initial] + matrix
if any(type(x) not in (int, float) or not 0 <= x <= 1 or
not isfinite(x) for row in rows for x in row):
raise ValueError("probability values")
if any(abs(fsum(row)-1) > 1e-12 for row in rows):
raise ValueError("row sums")
if type(steps) is not int or not 0 <= steps <= 100:
raise ValueError("step count")
result = initial[:]
for _ in range(steps):
result = [fsum(result[i] * matrix[i][j] for i in range(n))
for j in range(n)]
return result✳Führe einen Wahrscheinlichkeitsvektor durch höchstens 100 Übergänge einer Markov-Matrix mit bis zu acht Zuständen.
✓ ÄnderungenVor dem Anwenden prüfen ↗
Illustration der Arbeitsumgebung